【摘 要】
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GPS位移以时间序列的形式存在,客观真实地记录了滑坡位移的发展演化特征.针对三峡库区滑坡灾害预报预警需求,以白水河滑坡为例,根据GPS时序专业监测分析滑坡的变形特征和诱发
【机 构】
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成都理工大学地球科学学院,四川成都 610059;成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,四川成都 610059
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GPS位移以时间序列的形式存在,客观真实地记录了滑坡位移的发展演化特征.针对三峡库区滑坡灾害预报预警需求,以白水河滑坡为例,根据GPS时序专业监测分析滑坡的变形特征和诱发因素,并结合机器学习建立组合预测模型,对滑坡位移进行预测.首先,采用小波去噪去除滑坡位移时序的随机噪声,并使用HP滤波器将位移时序分解为周期项和趋势项2个分量.在此基础上,采用核主成分分析法提取滑坡位移主要影响因子特征,建立一种联合粒子群寻优支持向量回归机(PSO-SVR)和二次指数平滑(DES)的混合预测优化模型,分别构造周期项与趋势项训练集实现滑坡位移预测.定量评价结果显示,混合预测模型的预测结果与GPS实际监测值具有很好的一致性,对复杂的滑坡位移曲线拆分并针对性预测,能够有效地提高滑坡位移预测精度.
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